6、土木工程测量数据处理与分析全解析

土木工程测量数据处理与分析全解析

在土木工程领域,测量数据的处理与分析至关重要。从设置默认选项到数据库管理,再到实际数据的导入与处理,每一个环节都影响着项目的准确性和效率。下面将详细介绍测量数据处理与分析的各个方面。

1. 初始设置与数据库概览

在开始测量工作前,需要进行一些初始设置。首先,创建新绘图,选择合适的模板文件,如 _AutoCAD Civil 3D (Imperial) NCS.dwt。然后,在工具空间的“测量”选项卡中,点击左上角的“编辑测量设置”图标,查看并了解其中的默认选项和设置,最后可取消保存以关闭对话框。

工具空间的“测量”选项卡包含四种不同类型的数据库:
- 测量数据库 :用于创建和存储测量网络,包含可从现场导入程序的测量数据。
- 设备数据库 :用于设置现场使用的不同类型测量设备,以便在导线分析时应用适当的校正因子。
- 图形前缀数据库 :用于输入图形前缀,在将带有线框的野外记录簿导入程序时使用。
- 线框代码集数据库 :存储线和曲线段代码、编码方法以及数据采集时使用的特殊代码。

以下是设置图形前缀数据库的步骤:
1. 打开 drawing figure styles.dwg 文件。
2. 在工具空间中点击“设置”选项卡。
3. 展开“测量”分支。
4. 右键点击“图形样式”并选择“新建”,打开“图形样式”对话框。
5. 在“信息”选项卡的“名称”文本框中输入 CL(代表中心线)。
6.

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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